使用cnn网络对一维序列进行预测，要求序列有20000条左右，pytorch实现

以下是使用CNN网络对一维序列进行预测的示例代码，可以通过PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn

class CNNNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNNNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 998, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 998)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 随机生成一维序列，长度为20000
x = torch.randn(1, 1, 20000)

# 初始化模型
model = CNNNet()

# 计算输出
output = model(x)

print(output)

这里使用了一个包含两个卷积层和两个全连接层的CNN网络。输入数据为一维序列，通过Conv1d卷积层和MaxPool1d池化层进行特征提取和下采样，最后通过两个全连接层进行预测。在示例代码中，随机生成了一个长度为20000的一维序列作为输入数据，输出为一个标量。